1. 几种相似度 1.1 Jaccard系数 杰卡德系数(Jaccard index) , 又称为Jaccard相似系数（Jaccard similarity coefficient）,用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。 1.2 余弦相似度 ...

1、余弦距离 余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。 向量，是多维空间中有方向的线段，如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就相近。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦定理计算向量的夹角。 余弦定理描述了三角形 ...

1、余弦距离 余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。 向量，是多维空间中有方向的线段，如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就相近。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦定理计算向量的夹角。 余弦定理描述了三角形 ...

1、余弦距离 余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。 向量，是多维空间中有方向的线段，如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就相近。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦 ...

python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课（博主亲自录制视频）：http://dwz.date/b9vv 杰卡德距离(Jaccard Distance) 是用来衡量两个集合差异性的一种指标，它是杰卡德 相似系数 ...

在分类聚类算法,推荐系统中,常要用到两个输入变量(通常是特征向量的形式)距离的计算,即相似性度量.不同相似性度量对于算法的结果,有些时候,差异很大.因此,有必要根据输入数据的特征,选择一种合适的相似性度量方法. 令X=(x1,x2,..,xn)T,Y=(y1,y2,...yn)T为两个输入向量 ...

在机器学习中，经常要用到距离和相似性的计算公式，我么要常计算个体之间的差异大小，继而评价个人之间的差异性和相似性，最常见的就是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法。如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，要利用距离计算公式计算个体到簇心的距离，如利用KNN进行分类时，计算 ...

1.余弦距离 适用场景：余弦相似度衡量的是维度间取值方向的一致性，注重维度之间的差异，不注重数值上的差异。 举例：如某T恤从100块降到了50块（A(100,50)），某西装从1000块降到了500块（B(1000,500)），那么T恤和西装都是降价了50%，两者的价格变动趋势一致，可以用余弦 ...